使用 Specim FX17
高光谱相机测量棉花中的水分
类别:应用,高光谱成像
翻译:肖立财
水分的量化对于许多工业和研究应用至关重要。基于光谱学的定量模型可高效、无损且准确地监测水分含量。高光谱相机还揭示了水分的空间分布,而点光谱仪仅提供一般分布。在这项研究中,我们监测了一块棉布的水分含量及其干燥情况。
NIR = 近红外 (900 – 1700 nm)
PLS = 偏最小二乘法
PLS DA = 偏最小二乘判别分析
监控生产过程中的水分至关重要,例如在食品、造纸和木材行业。近红外 (NIR) 光谱广泛用于监测各种应用中的水分含量。
光谱学家依靠水吸收峰作为 NIR 光谱范围的一部分。如下图所示,水强烈吸收 970、1150 和 1450 纳米的光。Specim FX17相机的光谱范围覆盖 900 – 1700 nm,非常适合检测吸水峰。除了为水分量化提供相关数据外,与高光谱图像一起嵌入的空间维度还揭示了水分分布。
在这项研究中,我们监测并量化了一块棉布的干燥时间。我们蘸了一个圆形的化妆棉。5 厘米(通常用于卸妆)放入水中,然后将其应用于 Specim 实验室扫描仪 40×20。我们使用 Specim FX17 高光谱相机监测它的干燥情况,并每 4 分钟进行一次测量,直到它完全干燥。它需要在 264 分钟内总共进行六十七 (67) 次测量。我们使用 SpecimINSIGHT 软件分析数据。
每个图像首先根据黑暗和白色参考进行归一化。然后通过将实验期间获取的所有 67 张图像组合到一个文件中来创建马赛克。这幅马赛克描绘了不同干燥阶段的棉垫,从右上角开始,当时它非常潮湿,在右下角干燥。马赛克从左到右,从上到下,一行一行地填满。
如图 1A 所示,在干燥过程后可以看到假 RGB 马赛克图像的清晰渐变。光谱揭示了相同的趋势:那些与湿样品相关的光谱在 970、1150 和 1420 nm 处表现出最深的光谱吸收,而这些峰随着干燥时间的推移而消失。在 3.5 小时后(在过去的十次测量中),干燥的加速也很明显。

A) RGB 伪色图像(红色:1133 nm;绿色:1280 nm 和蓝色:1488 nm)

B) 具有空间选择的 RGB 伪色图像 [与 (A) 相同]

C) 与每个图像相关的光谱,对每个选择进行平均 (B)
图 1:与化妆棉干燥相关的错误 RGB 和 NIR 光谱
建立 PLS 回归来量化化妆棉的干燥程度。回归变量称为“干燥”,范围从 0 到 264(对应于以分钟为单位的干燥时间)。请注意,使用 SpecimINSIGHT,回归可以只建立在样本上,而不管背景如何。为了训练模型,每隔两张图像都会被考虑在内。模型的准确性是在所有其他图像上估计的。
回归的预测性能如图 2 所示。对于每个棉垫,我们制作了一个代表干燥的热图,突出了高光谱成像与描述变量分布的相关性。构建的模型具有非常高的准确性,R2 为 0.98。查看实际值与预测值,非常湿润的棉花的干燥更难以量化。图 1C 的光谱与此相关,表明在干燥开始时,仅观察到与水相关的吸收峰深度的轻微变化。
我们构建了第二个模型,类似于之前展示的模型,但这次是在每秒采集的 61 张图像上。R2 为 0.97。在第二个模型中,更多地关注湿样品,实际值与预测值表明第二个模型在干燥过程开始时更准确。这突出表明,根据样本及其水分含量,训练样本的选择对于构建准确的模型至关重要。


A) PLS 回归热图(最小值 = 0;最大值 = 264)

B) 第一个回归模型的回归图(每 4 分钟获取一次数据)

C) 第二个回归模型的回归图(每 2 分钟获取一次数据)
图 2:“干燥”回归模型的预测性能
Specim FX17适用于准确量化样品的水分含量,此处为棉垫。此外,SpecimINSIHGT 是执行此类分析并构建适当回归模型的相关软件。这些模型可以加载到 SpecimCUBE 中进行实时量化。
最后,这项研究表明,训练样本的选择强烈影响模型的预测性能。





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